Trasformazioni, correlazione e modellazione
Signal Processing Toolbox™ fornisce funzioni che consentono di calcolare la correlazione, la convoluzione e le trasformazioni dei segnali. Utilizza la trasformata di Fourier veloce per scomporre i dati in componenti di frequenza. Filtra i segnali mediante convoluzione con funzioni di trasferimento. Utilizza la correlazione per quantificare le somiglianze dei segnali. Utilizza la trasformata discreta del coseno per comprimere i dati.
Categorie
- Trasformazioni
Fourier, chirp Z, DCT, Hilbert, cepstrum, Walsh-Hadamard
- Correlazione e convoluzione
Correlazione incrociata, autocorrelazione, covarianza incrociata, autocovarianza, convoluzione lineare e circolare
- Modellazione del segnale
Previsione lineare, modelli autoregressivi (AR), Yule-Walker, Levinson-Durbin
Esempi in primo piano
Accelerate Correlation with GPUs
Use a graphics processing unit to accelerate cross-correlation in applications that involve large data sets.
DFT Estimation with the Goertzel Algorithm
Use the Goertzel method to implement a DFT-based Dual-Tone Multi-Frequency detection algorithm.
Graph Signal Processing and Brain Signal Analysis
Perform graph signal processing to analyze brain activity by decomposing brain signals into aligned and liberal components.
Single Sideband Modulation via the Hilbert Transform
Use the discrete Hilbert transform to implement single sideband modulation, an efficient form of AM.
